L'intelligence artificielle (IA) est une science qui vise à créer des machines ou des programmes informatiques capables de penser et d'agir comme des humains. Elle peut être classée en deux grandes catégories : l'IA faible et l'IA forte. 

L'IA faible est une intelligence artificielle spécialisée dans une seule tâche, comme la génération de textes, la reconnaissance faciale, la traduction automatique ou encore le jeu d'échecs. L'IA forte, quant à elle, désigne une IA qui serait capable de comprendre et de reproduire l'ensemble des capacités cognitives humaines, comme le sens commun, l'émotion ou la créativité. 

Si l'IA forte relève encore de la science-fiction, l'IA faible est déjà une réalité dans de nombreux domaines. Le machine learning et le deep learning sont d'ailleurs deux techniques d'IA faible qui ont connu un essor considérable ces dernières années. En quoi consistent-elles ? Qu'est-ce qui les différencie ? On vous explique.

Qu'est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui consiste à donner aux machines la capacité d'apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées pour cela. 

Le principe est de créer des algorithmes qui analysent les datas, détectent des modèles et les utilisent pour faire des prédictions ou des recommandations. 

En fonction de la présence ou non de cibles, les apprentissages peuvent être classifiés en plusieurs types : supervisé, non supervisé ou par renforcement.

L'apprentissage supervisé

Comme son nom le laisse supposer, l'apprentissage supervisé consiste à entraîner un algorithme à partir de données étiquetées, c'est-à-dire des datas qui comportent la réponse attendue. Par exemple, si on veut entraîner une machine à différencier des images de chats et de chiens, on lui fournit des photos avec la mention « chat » ou « pas chat ». Grâce à ces images, l'algorithme apprend à associer les caractéristiques visuelles d'un chat et d'un chien, compare ensuite ses prédictions avec les étiquettes et corrige ses erreurs si besoin.

L'apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé consiste à laisser l'algorithme découvrir les modèles cachés dans les données, sans leur donner d'étiquette. Par exemple, pour apprendre à regrouper des clients selon leurs préférences, on va fournir à l'algorithme des données sur le comportement d'achat des clients, sans pour autant leur donner de catégorie. L'algorithme va alors apprendre à identifier les similarités et les différences entre les clients, pour ensuite les classer en segments.

L'apprentissage par renforcement

La méthode d'apprentissage par renforcement est basée sur le principe d'essai et d'erreur. En d'autres termes, la machine apprend directement à partir de ses propres expériences, en interagissant avec son environnement. Par exemple, si on veut entraîner une machine à jouer aux échecs, on va lui fournir uniquement les règles du jeu, mais pas de stratégie. La machine va alors jouer contre elle-même ou contre un adversaire, et recevoir une récompense ou une pénalité à chaque coup. Au fur et à mesure, la machine va donc chercher à améliorer sa stratégie pour maximiser sa récompense.

Qu'est-ce que le deep learning ?

Sous-catégorie du machine learning, le deep learning s'inspire du fonctionnement du système nerveux des êtres vivants. Pour cela, il s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels composés de dizaines - voire de centaines - de « couches » de neurones, chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente.

Imaginez par exemple qu'un réseau de neurones souhaite apprendre à reconnaître un visage humain. Dans ce cas précis, les premières couches vont concevoir qu'il existe des pixels, tandis que celles d'après vont déterminer que chaque pixel possède une couleur et un bord. Les couches suivantes vont ensuite reconnaître les lignes et les parties les plus importantes du visage, pour finalement en avoir une représentation générale. 

Ces dernières années, le deep learning a permis de réaliser des avancées majeures dans de nombreux domaines, comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la synthèse vocale ou encore la génération de contenu. Cependant, il nécessite la plupart du temps un grand volume de données, et donc une large puissance de traitement.

Machine learning vs. deep learning : quelles sont les différences ?

Le machine learning s'appuie sur des statistiques et permet aux ordinateurs d'apprendre à l'aide de données. Le deep learning est un type de machine learning adapté aux tâches complexes sans intervention humaine.

La manière d'apprendre

Le machine learning apprend à partir de données étiquetées et non étiquetées, qui sont souvent prétraitées et sélectionnées par des humains. Le deep learning, quant à lui, structure les algorithmes en couches pour créer un « réseau neuronal artificiel ». Celui-ci est alors capable d'apprendre et de prendre des décisions intelligentes de manière totalement autonome.

Le fonctionnement

Le machine learning fonctionne à partir d'algorithmes variés, qui peuvent être basés sur des statistiques, des arbres de décision, des règles logiques ou encore des modèles linéaires ou non linéaires. De son côté, le deep learning crée des modèles hiérarchiques plus complexes, destinés à imiter le système nerveux des humains et la façon dont ils assimilent de nouvelles informations. 

Les données

Le machine learning fonctionne avec des jeux de données de petite ou moyenne taille, à condition qu'elles soient de bonne qualité, c'est-à-dire propres, complètes, cohérentes et représentatives. À l'inverse, le deep learning requiert de plus larges volumes de données pour pouvoir apprendre efficacement. Il est cependant plus tolérant aux données inexactes, incomplètes ou mal étiquetées.

L'intervention humaine

Le machine learning nécessite souvent une intervention humaine en amont et en aval, que ce soit pour définir les caractéristiques à extraire des données, choisir l'algorithme à utiliser, régler les paramètres et évaluer les résultats. Le deep learning requiert quant à lui moins d'intervention humaine, mais davantage de puissance de calcul et de temps pour entraîner les réseaux de neurones. 

Comment le machine learning et le deep learning peuvent-ils aider les professionnels ?

Le machine learning et le deep learning offrent de nombreux avantages pour les entreprises. Ces deux techniques d'IA sont notamment utiles pour : 

  • L'automatisation des tâches chronophages, fastidieuses et répétitives (génération d'articles de blog, de devis, de factures, de plannings, de contrats…). Les entreprises peuvent ainsi libérer les employés pour qu'ils se concentrent sur des tâches plus importantes.
  • La personnalisation des services, puisqu'elles peuvent aider à proposer des services adaptés aux besoins et aux préférences des clients, en analysant leurs comportements, leurs attentes et leurs feedbacks.
  • La prise de décision éclairée, puisqu'elles permettent d'extraire des informations pertinentes et des connaissances cachées à partir de données, et de les visualiser sous forme de tableaux de bord, de graphiques ou de rapports.